빅데이터 셋의 특성이 판별알고리즘의 성능에 미치는 영향 연구

• 영문명: Do Characteristics of Big Data Set Affect the Performances of Classification AIgorithms?
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 심재문(Jaemun Simo) 김은지(Eunji Kim) 권오병(Ohbyung Kwon)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2012춘계학술대회, 115~118쪽, 전체 4쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2012.05.16

국문 초록

최근 빅 데이터의 활용에 대한 요구가 강해지면서 비즈니스 도메인에서의 역할 증 대에 관심을 가지고 있다 빅 데이터 셋은 자료의 비정형성， 자료 원천의 다양성， 자료 업데이트 의 빈번성 등 기존 판별 알고리즘 에서 중요시하지 않았던 요인 들을 추가적으로 고려해야 한다. 특히 정확도와 아울러 처리시간이 중요해지기 때문에 빅 데이터 셋의 특성이 각 판별 알고리즘의 시간 소요에 미치는 영향에 대해서도 면밀한 검토가 있어야 한다 하지만 데이터 셋의 특성이 판별 알고리즘 성능 에 미치는 영향을 실험 한 연구 는 그 중요성 애 도 불구하고 거의 이루어지지 않았다 띠라서 본 논문 의 목적은 데이터 셋 자체의 특성이 판별 알고리즘의 성 능 에 어떻게 영향을 미치는지를 규명하는 것이다. 이를 위해서 먼저 데이터 셋의 특성을 결정짓는 요소들에 대해서 분석하고자 한다.

목차

요 약

1. 서론

2. 데이터 셋의 특징

3. 실험

[참고문헌]